近年来,电子商务在互联网信息技术的支持下飞速发展。淘宝、京东等主流的电子商务平台为了更好地满足用户信息需求,实现千人千面,积极探讨电子商务信息推荐服务。电子商务平台通过分析用户的消费行为特征,将产品信息主动推送给用户,以减少用户检索时间,改善用户购物体验,提升用户购物效率。在此背景下,电子商务信息推荐逐步成为人们关注的焦点。已有文献大多是从信息推荐系统、信息推荐模式等方面探讨提高信息推荐服务质量的途径,缺乏从用户感知角度分析电子商务信息推荐服务质量的研究。鉴于此,本文基于用户感知构建电子商务信息推荐服务质量评价指标体系,以识别影响电子商务信息推荐服务质量的关键要素,了解用户对淘宝等电子商务平台信息推荐服务质量的评价现状。本研究丰富了信息服务质量评价的研究内容,对电子商务改善和提高信息推荐服务质量具有一定的指导意义。本文首先运用文献调查法梳理了信息推荐、电子商务信息推荐、信息服务质量评价等方面的相关文献,利用访谈法深度挖掘评价电子商务信息推荐服务质量的要素,确定了有用性、新颖性、可靠性等11个评价要素,经过文献检索和专家讨论,确定了15个评价指标,并构建了电子商务信息推荐服务质量初始评价指标体系。然后,利用问卷调查法,对电子商务信息推荐服务初始评价指标体系进行合理性验证和修正。选取电子商务平台(APP)用户为调查对象,通过网络和社交媒体软件收集数据。本文采用SPSS24.0软件分析问卷数据,数据分析结果显示问卷具有较好的信度和效度。本文运用因子分析法对评价指标进行降维聚类分析,将15个二级评价指标聚类为3个一级指标维度,分别为信息推荐个性化感知、信息推荐智能性感知、信息推荐内容质量感知,并运用主成分分析法确定了各个指标权重,修正并确定了最终的电子商务信息推荐服务质量评价指标体系。最后,利用本文构建的电子商务信息推荐服务质量评价指标体系,对淘宝、京东和唯品会平台的电子商务信息推荐服务质量进行实证分析。实证结果表明,3个平台的信息推荐服务有各自的优劣势,但都在稳定性、新颖性、有用性方面做的较好,在后续信息推荐过程中,可以更好的维持信息推荐系统稳定、提供更有用的信息并且为用户持续推荐符合社会潮流趋势的信息;而均在可靠性、反馈性与针对性性方面存在不足。